我已经在R Studio中使用keras/tensorflow训练了一个模型并存储了它。我现在用以下命令重新加载模型： my_model <- load_model_hdf5("my_model.h5") 使用 summary(my_model) 我得到了模型的摘要，包括层的数量和大小。然而，我看不到激活函数是什么。 有没有办法访问激活
浏览 19提问于2019-09-29得票数 0
回答已采纳
我使用Tensorflow 1.14和tf.keras API来构建一个数目(>10)的不同网络神经网络。(我也对使用Tensorflow 2回答这个问题感兴趣)。我在想我该怎么组织我的项目。我的每个模型都有一个(>20)的超参数，并将三种类型的输入数据中的一种作为输入。有时我使用超参数优化，因此在
浏览 1提问于2019-11-03得票数 2
回答已采纳
在Tensorflow 2.0中，我试图构建一个模型，将我的对象分为两类:积极类和消极类。我想使用tf.keras.metrics.FalsePositives和tf.keras.metrics.FalseNegatives指标来查看模型如何随着每个时代的发展而改进。这两个指标都有规定的断言：[predictions must be >= 0]和[predictions mu
浏览 26提问于2019-10-05得票数 0
回答已采纳
2回答
上采样卷积没有参数
、、、
我读过许多关于卷积神经网络用于超分辨率或图像分割或自动编码器等的论文。他们在不同的问题中使用了不同类型的上采样、aka反卷积和here上的讨论。Here在Tensorflow中有一个函数Here在Keras中有一些 我实现了Keras one： x = tf.keras.layers.UpSampling1D(size=2)(x) 我用的是从一个超分辨率
浏览 75提问于2020-04-15得票数 0
回答已采纳
我在Ubuntu16.04中使用了带有Tensorflow 1.3.0的Keras2.0.8和cuDNN 6。我在我的模型中使用两个BatchNormalization层( keras层)，并使用tensorflow管道进行培训。我现在面临两个问题-
即使在将K.learning_phase设置为True之后，层的总体参数(均值和方差)也是在训练时没有被更新的
浏览 1提问于2017-10-06得票数 2
我已经搜索了一段时间，但似乎Keras只有经过训练后才具有量化特性。我希望在我的Keras序列模型中添加Tensorflow伪量化。根据Tensorflow的doc，我需要这两个函数来做假量化: tf.contrib.quantize.create_training_graph()和tf.contrib.quantize.create_eval_graph我的问题是，是否有人在<e
浏览 2提问于2018-09-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我在文献中遇到了PELU (参数指数线性单位)，但我无法找到它的实际应用。它的参数是学习的，还是它们是超参数？TensorFlow实现是否需要Keras自定义层？
在原纸中，它仅适用于卷积模型。您能分享到计算机视觉之外的应用程序的链接吗？撇开计算负担不谈，它的性能是否
浏览 0提问于2020-01-09得票数 0
我得到了经过训练的"Deep MNIST Tutorial“NN，并且我知道如何使用TensorFlow Python API测试该模型。现在我想将分类器导出到C++，这样我就可以在没有TensorFlow API的情况下使用它。
我知道经过训练的模型拓扑、权重和激活函数。有没有这种实现的例子？我搜索了它，但发现如何在C++中创建和训练
浏览 3提问于2017-03-23得票数 0
使用R包设置keras和tensorflow甚至开始试用mnist模型拟合都是乏味的。我在哪里检查这些包的常见问题？我已经卸载并重新安装了Anaconda，激活了3.5python，开始从GitHub代表那里获取keras和tensorflow包，而不是CRAN，并确保安装的版本是tensorflow 1.9。(已跳过以下代码中
浏览 20提问于2019-02-18得票数 1
1回答
角星中的新手：这句话的意思是什么？这是否意味着首先，SOME_CODE中描述的计算将被跟随到当前层中描述的计算？这种语法的用途是什么?何时应该使用它？有什么优势和
浏览 1提问于2017-07-12得票数 0
回答已采纳
我有一个Yolo NN，在Keras中创建和训练(使用LeakyRelu激活函数)。我使用tensorflowjs转换器和参数将此模型转换为tensorflow.js：模型似乎转换成功，但当我将其加载到JavaScript中时
const model = await loadGraphM
浏览 7提问于2021-09-09得票数 1
3回答
我在Keras中训练了一个神经网络，并将其保存为HDF5文件(*.h5)。其目的是对数据进行分类，并直接在树莓派零上区分几个类别，这是通过使用GrovePi屏蔽的格罗夫传感器获得数据。我想使用经过训练的Keras模型对Raspberry Pi实时执行分类任务。但是，不可能在Raspberry Pi Zero上安装Tensorflow，这是使用内置Keras函数加载模型和对传入数据进
浏览 5提问于2017-12-14得票数 1
我看到和都只计算ReLU函数(没有其他完全连接的层或其他东西，如描述的)，那么它们之间有什么区别呢？其中一个只是包裹另一个吗？
浏览 4提问于2019-02-19得票数 5
1回答
我正在尝试使用<code>C0</code>数据训练Keras DNN模型进行预测。我已经对数据进行了标准化，并将其分为训练、测试和验证部分。我遇到了一个关于我的晒黑和验证准确性的问题，它(几乎)保持不变。精度始终停留在(0.1431)。我尝试了许多不同的超参数，包括将激活函数更改为tanh和relu，并尝试在第一个密集层之后添加批处理归一化层，我
浏览 8提问于2020-07-31得票数 0
我刚刚开始使用keras，并希望在编译我的模型时使用未加权的kappa作为度量。按照这里的说明，我尝试将我的自定义度量定义为：library(keras)
optimizer = optimizer_rmsprop(),
me
浏览 0提问于2019-03-18得票数 3
1回答
我想根据以下模型来调整激活函数:身份、逻辑、tanh和relu。我所做的是： fit(Xval,yval)end for
通过这个循环，我发现
浏览 0提问于2020-10-03得票数 1
回答已采纳
1回答
如何防止权重偏差保存最佳模型参数
、、、、
我使用权重和偏差()来管理超参数优化和记录结果。我正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行培训，我使用的是随箱即用的重量和偏差日志功能，我在其中运行。wandb.init(project='project_name', entity='username', config=config)
然后将一个WandbCallback()添加到classifier.fit()<
浏览 4提问于2022-04-25得票数 3
回答已采纳
1回答
现在，我想使用保存的模型(例如pb文件)，并使用C# (Visual Studio)在.NET框架内进行预测。model = tf.keras.models.load_model('pb_model')
model.predict(data) 我还没有看到Tensorflow一维CNN模型的简单解决方案(我见过他们使用Tensorflow图像分类模型的迁移学习来开始他们的学习l
浏览 22提问于2020-07-15得票数 1
2回答
在我们训练神经网络并使用tensorflow保存模型后，我们可以加载模型并预测结果，如下所示： from keras.models import load_modelresult = model.predict(test_input) 我们有没有办法在excel中使用经过训练的模型来做类似的工作？我假设我们可以建立一个excel用户定义的函数来接
浏览 41提问于2019-12-23得票数 1
我需要打印Tensorflow模型、参数和超参数。下面是我使用的代码，当我尝试打印模型时，我只能得到模型的存储位置。我还用GridSearchCv尝试了Tensorflow的sklearn包装器，但我得到了一些错误。我不能尝试Hyperparams，因为它在Tensorflow2.0.0中已被弃用，而我正在使用Tensorflow</em
浏览 89提问于2019-10-19得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
